部署一個(gè)大模型，到底需要多大機(jī)器？
很多人想部署大模型，比如 GLM、ChatGLM、DeepSeek、MiniCPM，一到實(shí)際部署就開(kāi)始發(fā)愁：
- 到底要不要 3090？用 A10 行不行？
- 這個(gè)模型說(shuō)自己是 7B，我電腦夠嗎？
- 為啥有的說(shuō) 13G 能跑，有的一跑就爆顯存？
其實(shí)這些都不是玄學(xué)，只要你搞清楚：模型有多大、怎么壓縮、你準(zhǔn)備怎么用，機(jī)器需求是能算出來(lái)的。
給大家一個(gè)計(jì)算顯存的公式：
顯存 ≈ 參數(shù)量 × 精度字節(jié)數(shù) × 1.5~2（考慮運(yùn)行中額外占用）
一、先把問(wèn)題拆開(kāi)：我們到底要算啥？
按照 Agent 的思路，我們先把“部署一個(gè)模型”這件事拆成幾個(gè)具體小問(wèn)題：
1.你準(zhǔn)備用哪個(gè)模型？它有多少參數(shù)？（比如 7B 是 70 億）
2.你準(zhǔn)備用什么精度來(lái)加載？（FP32、FP16、INT8、INT4）
3.你是用來(lái)“推理”還是“訓(xùn)練”？是在本地部署還是服務(wù)部署？
4.你是“整模型一次性加載”，還是“分塊加載”或“KV緩存”？
拆清楚這幾步，我們就能開(kāi)始估算了。
二、參數(shù)量是什么意思？7B、9B 到底有多大？
現(xiàn)在很多模型名字后面都有個(gè) “7B” “9B” “13B” 的后綴，它其實(shí)是模型的參數(shù)量，比如：
- 7B = 7 Billion = 70 億個(gè)參數(shù)
- 9B = 90 億個(gè)參數(shù)
- 13B = 130 億個(gè)參數(shù)
每一個(gè)參數(shù)，占多少字節(jié)（空間），取決于你用什么精度來(lái)加載模型。
精度 | 每個(gè)參數(shù)大小 | 描述 |
FP32 | 4 字節(jié)（最精確） | 用得最少，占空間大 |
FP16 | 2 字節(jié) | 一般模型默認(rèn)用這個(gè)精度加載 |
INT8 | 1 字節(jié) | 量化壓縮常用 |
INT4 | 0.5 字節(jié) | 極致壓縮，壓縮比高但可能影響效果 |
什么叫模型有 “70 億個(gè)參數(shù)”？
簡(jiǎn)單說(shuō)：
模型的參數(shù) = 模型“大腦”里的“記憶點(diǎn)”就像人的神經(jīng)元連接，大模型也是靠這些參數(shù)來(lái)“記住知識(shí)”、“判斷語(yǔ)言”、“做決策”。
舉個(gè)例子：
你可以把一個(gè)大模型想象成一張“超級(jí)表格”或一個(gè)“超級(jí)公式”，它靠 70 億個(gè)“旋鈕”來(lái)調(diào)節(jié)自己的判斷方式。
每個(gè)“旋鈕”= 一個(gè)參數(shù)
模型訓(xùn)練的時(shí)候，就是不斷調(diào)這些旋鈕，直到：
- 它知道“西紅柿炒雞蛋”是菜譜
- 它知道“明天要下雨”是預(yù)測(cè)天氣
- 它知道“for i in range()”是 Python 語(yǔ)法
FP32、FP16、INT8、INT4 到底是什么？
這些是模型的參數(shù)精度格式，簡(jiǎn)單說(shuō)就是：
模型每個(gè)參數(shù)，用幾個(gè)字節(jié)來(lái)存。
你可以把它想象成記筆記：
精度格式 | 每個(gè)參數(shù)用的空間 | 類(lèi)比 |
FP32（單精度浮點(diǎn)數(shù)） | 4 個(gè)字節(jié)（32位） | 記得最詳細(xì)、最精準(zhǔn)，就像你記了一整篇說(shuō)明書(shū) |
FP16（半精度浮點(diǎn)數(shù)） | 2 個(gè)字節(jié)（16位） | 精度降低一半，但也省空間 |
INT8（8位整數(shù)） | 1 個(gè)字節(jié)（8位） | 只記大概意思，就像“劃重點(diǎn)” |
INT4（4位整數(shù)） | 0.5 個(gè)字節(jié)（4位） | 精簡(jiǎn)再精簡(jiǎn)，就像你只畫(huà)了幾個(gè)關(guān)鍵詞 |
舉個(gè)例子：記“蘋(píng)果這個(gè)詞”
假設(shè)你要讓模型記住“蘋(píng)果”這個(gè)概念：
- FP32（最詳細(xì)）
模型記住了蘋(píng)果的顏色、口感、品種、生長(zhǎng)周期……一堆信息，占用空間大。 - FP16（一般精度）
模型只記住蘋(píng)果是水果、紅色、常見(jiàn)，去掉了很多細(xì)節(jié)。 - INT8（壓縮版）
模型只記住“水果 → 蘋(píng)果”這個(gè)關(guān)聯(lián)，別的都省略了。 - INT4（極限壓縮）
模型只留一個(gè)“代號(hào)”，靠邏輯自己還原出來(lái)，節(jié)省空間最大，但可能記錯(cuò)。
三、那 GLM-9B Chat 這個(gè)模型到底多大？
如果是GLM-9B Chat 模型，有 90 億參數(shù)。
如果你用 INT8 來(lái)加載，它每個(gè)參數(shù)占 1 字節(jié)，那就是：
90億參數(shù) × 1 字節(jié) = 9GB
但模型運(yùn)行還需要 KV cache、加載上下文等額外內(nèi)存開(kāi)銷(xiāo)，粗略估算：
GLM-9B Chat（INT8量化）部署后運(yùn)行總占用 ≈ 18GB 顯存/內(nèi)存
四、實(shí)際部署時(shí)機(jī)器該怎么選？
使用場(chǎng)景 | 模型大小 | 精度 | 建議顯存 |
本地推理 | 7B 模型 | INT4 | 6–8G 夠用（如 3060/4060） |
服務(wù)部署 | 7B 模型 | INT8 | 建議 16G（A10、4090） |
多用戶(hù)請(qǐng)求 | 13B 模型 | FP16 | 最少 24G（3090、A100） |
五、最后總結(jié)一句話
模型大小 = 參數(shù)數(shù)量 × 精度字節(jié)數(shù)機(jī)器配置 = 模型大小 × 運(yùn)行場(chǎng)景開(kāi)銷(xiāo)系數(shù)（一般乘 2 倍）
你不需要每次問(wèn)別人“這個(gè)模型能不能跑”，只要你知道它有多少參數(shù)、你打算用什么精度，就能大致推出來(lái)了。
本文轉(zhuǎn)載自??大圣數(shù)據(jù)星球??，作者：大圣
